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几种经典主动轮廓模型的概述作者：李泾陈金龙来源：《电脑知识与技术》2017年第36期摘要：主动轮廓模型是当前图像分割算法研究领域的热点，在分割边缘模糊、强度异质、含有噪声等这类复杂图像时，展示了一定的优越性，因此主动轮廓模型在图像分割领域得到了广泛应用，对其的研究也取得了一定的成果。
该文主要是回顾了近年来几种经典主动轮廓模型的研究、发展及应用状况，并对该类模型的未来发展方向进行了展望。
关键词：主动轮廓模型；图像分割；判别准则中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）36-0212-02长期以来，图像分割一直被看作是图像处理领域中的研究热点。
近二十年以来，基于曲线演化理论和水平集方法来实现的主动轮廓模型（Active Contour Model， ACM）在图像分割领域获得了更多学者的青睐。
主动轮廓模型通常主要分为两大类：基于边缘的主动轮廓模型的和基于区域的主动轮廓模型[1]。
这两类模型各有优缺点，基于边缘的主动轮廓模型主要是利用图像梯度信息来构造轮廓演化的停止函数，但是，该方法对于边缘模糊或者不连续的图像分割效果不佳，并且对噪声的鲁棒性较差。
基于区域的主动轮廓模型利用了图像区域统计信息进行统计建模，因此克服了基于边缘的主动轮廓模型的缺点，并得到了广泛的应用，常见的基于区域的主动轮廓模型有：Mumford-Shah 模型[2]，CV（Chan-Vese）模型[3]、LBF（Local Binary Fitting， LBF）模型[4]和LIF（Local Image Fitting）模型[5]。
本文将重点分析以上几种常见基于区域的主动轮廓模型，并对这几种模型的能量泛函进行了分析。
1 M-S 模型在通常的计算机视觉中，图像分割可以描述为：给出一幅原始图像[I]，并将图像空间[Ω]划分成多个子空间[Ωi]，寻找一个分段光滑函数[u（x，y）]，使得[u（x，y）]在子空间[Ωi]上平稳变化，并近似为原图像[I]在该子空间上的灰度值，同时，使得[u（x，y）]在子空间[Ωi]的交界处剧烈变化。
医疗影像处理中的医学图像分割技术教程在医学影像处理中，医学图像分割是一个重要的技术领域。
它涉及将医学图像中感兴趣的区域分离出来，以便进行进一步的诊断和分析。
医学图像分割可以帮助医生识别病变的位置和形状，从而更准确地进行诊断和治疗。
本文将介绍一些常见的医学图像分割技术和其应用。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。
它基于图像中像素的不同灰度值，并根据预先设定的阈值将图像分成两个或多个不同的区域。
这种方法适用于图像中病变和正常组织的灰度差异较大的情况。
但是，在一些图像中，不同组织或病变的灰度差异很小，使用阈值分割可能无法得到满意的结果。
2. 区域生长算法区域生长算法是基于像素的相似性进行分割的方法。
它从一个种子点开始，逐渐扩展区域并与相邻像素进行比较。
如果相似性满足预先设定的条件，则将其添加到当前区域中。
该方法适用于病变边缘比较清晰，具有连续性的情况。
但是，如果图像中存在一些边缘不明显或互相重叠的病变，区域生长算法可能会导致错误的分割结果。
3. 边缘检测和描绘边缘检测是一种常见的图像处理方法，用于检测图像中不同区域之间的边界。
在医学图像分割中，边缘检测可以帮助医生识别病变的轮廓和形状。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
检测到的边缘可以通过描绘线或多边形来表示，以实现图像的分割。
4. 主动轮廓模型主动轮廓模型是一种基于能量最小化的图像分割方法。
它通过在图像中放置一个具有弹性的轮廓线，并利用能量最小化算法来调整轮廓，以最好地适应图像中的边界和纹理。
主动轮廓模型适用于复杂的病变或器官分割，可以通过人工干预来提高分割的准确性。
5. 基于机器学习的方法近年来，基于机器学习的方法在医学图像分割中得到了广泛的应用。
这些方法利用大量的标注数据进行训练，并根据输入图像的特征来预测每个像素的类别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
机器学习方法在分割准确性和自动化程度方面具有优势，但是需要大量的训练数据和计算资源。
水平集主动轮廓模型参数
水平集主动轮廓模型（Level Set Active Contour Model）是图像分割领域中常用的一种方法，其参数包括：
1. 初始轮廓：在水平集方程的求解过程中，需要为其提供一个初始轮廓，即需要提供一个可以围绕所关注的对象的封闭曲线。
通常使用算法对图像进行预处理，提供一个大致的初始轮廓。
2. 权值：水平集方程中需要给每个像素分配一个权值，用于表示该像素的内部和外部的特征，例如该像素是否属于感兴趣的对象的内部或外部。
权值的设置需要根据具体任务的需求来选择，并且也需要根据图像的特点进行调整。
3. 衰减系数：衰减系数用于控制水平集方程中级数项的速度，在不同的情况下可以采用不同的衰减系数。
4. 速度函数：速度函数决定了轮廓向内或向外的演化速度，根据不同的目标选择不同的速度函数，以达到更好的图像分割效果。
5. 模型参数：水平集主动轮廓模型中还需要设置多个参数，例如步长、迭代次数、正则参数等，这些参数对于算法的性能和精度都有着很大的影响。
这些参数的设置需要根据具体任务的需求和图像的特点进行调整，需要经过不断的实验和优化才能得到更好的分割效果。
基于划分函数的图像拟合能量驱动的活动轮廓
熊点华;唐利明;严俊潇;胡冀万;任彦军
【期刊名称】《黑龙江大学自然科学学报》
【年(卷),期】2022(39)4
【摘要】为了分割灰度不均和边界模糊图像,提出了基于全局划分与局部划分的图像拟合(Division-based image fitting,DIF)活动轮廓模型。
分别建立了基于划分
的局部拟合和全局拟合约束项,利用权重参数将二者线性组合得到DIF模型,对活动轮廓特征的提取有一定的应用意义。
DIF模型中的全局拟合约束项用于捕捉图像中目标的整体轮廓,局部拟合约束项用于捕捉图像灰度的局部变化,可较好地处理图像
中灰度不均和边界模糊区域的目标边界,权重系数用于调整局部与全局能量的比重。
实验结果表明,DIF模型能较好地分割灰度不均和边界模糊的图像,另外该分割方法
的JS(Javascript)系数较高。
【总页数】9页(P481-489)
【作者】熊点华;唐利明;严俊潇;胡冀万;任彦军
【作者单位】阿坝师范学院数学学院;湖北民族大学数学与统计学院;塔里木大学信
息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于局部图像拟合偏差的活动轮廓分割模型
2.基于全局和区域可伸缩拟合局部熵活动轮廓模型的超声图像分割
3.基于局部熵拟合能量与全局信息的活动轮廓模型
4.基于融合局部信息的全局划分活动轮廓模型在图像分割中的研究
5.基于符号压力函数驱动的活动轮廓图像分割
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Snake模型算法的基本思想数学模型及工作原理Snake模型是由Kass竽人首次提出的算法，广泛地W用于计算机视觉及图像处理屮的各个领域，如边缘检测、图像分割、运动跟踪等，持别应用于图像中感兴趣目标轮廓的提取。
Snake模型引入高层知识，在处理局部间断的边缘时，提取效果比传统轮廓提取方法要好。
1 Snake模型的基本思想Snake模型乂称为主动轮廓线模型（active eontoiir model）,其星本思想是依据图像信息进行曲线（曲面）演化，使其最终找到目标物体的边界。
这种方法将分割问题转化为最优化问题，利用闭合曲线（或曲而）形变的特定规彳匚定义度量闭合曲线（曲而）形变的能呈函数，通过最小化能呈换数使曲线（曲而）逐渐逼近图像中目标物体的边缘CSnake模型能量函数的设计原则是:有利属性要能导致能量缩小。
有利属性包括曲线（曲而）连续、平滑、与高梯度区域的接近以及其他一些具体的先验知识。
这样，活劝轮廓在取值范围内移动时，就能在能量函数的指导下收敛到局部边界，而且能保持曲线（曲而）的连续和平滑-Snake模型是在曲线（曲面）本身的内力和图像数据的外部约束力作用下的移动的变形轮廓。
作用在Snake模型上的力依据轮廓所在的位置及其形状决定如何在空间局部的变化。
内力和外力的作用是不同的: 内力起平滑约束作用，外力则引导Snake模型向图像特征移动。
2基于Snake模型的轮廓提取方法对于传统的轮廓提取方法，首先要进行基本的边缘检测,然后进行边缘连接、一值化Z后，继而进行轮廓跟踪处理。
在边缘检测时，易受局部噪声影响而产生虚假边缘，或考是不连续的间断边缘，无法保证分割或者提取的结果就是连续光滑的闭合轮廓;此外，基于底层信息的轮廓跟踪，一方而对一•值化过程的依赖性比较人;另一方而，对于间断的边缘，使用上述简单方法将会跟踪失败。
这些都是传统计算机视觉屮分层处理模型所无法解决的问题。
Snake模型为解决轮廓提取任务提供了新的思维方法。
